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CodeFormer
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AI头部姿态校正可能降低，但选择性地改善面部识别效果
一项新的研究论文探讨了AI驱动的头部姿态校正和图像恢复对生物特征面部识别准确性的影响。研究发现，虽然直接应用这些技术可能会降低性能，但2D正面化（CFR-GAN）和特征增强（CodeFormer）的组合选择性应用有望提高识别结果。该研究利用了一个大规模、模型无关的评估流程来评估这些方法。
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CFRNet 在嵌入式NPU上实现实时人脸恢复
研究人员开发了CFRNet，一种用于消费级嵌入式NPU上实时盲人脸恢复的新模型。该模型采用了一种新颖的循环一致性不动点训练（CCFP）方法，该方法训练网络充当不动点算子，在不增加推理成本的情况下提高图像质量。与在类似部署约束下重新训练的基线相比，CFRNet在感知分数和PSNR/SSIM指标上均表现出色。该模型展示了高效的性能，在海思Hi3402 NPU上每个周期大约需要23毫秒，并且能够在车载驾驶员监控系统中实现实时运行。